🔗 矩阵置零
📌 题目描述
给定一个 m x n
的矩阵 matrix
,如果一个元素为 0
,则将其所在行和列的所有元素都设为 0。请使用 原地算法(即直接修改原矩阵)完成。
✅ 示例解析
示例 1:
- 输入:
matrix = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]
- 输出:
[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]]
- 解释:中间的
0
导致第 1 行(索引 1)和第 1 列(索引 1)全部变为0
。
示例 2:
- 输入:
matrix = [[0,1,2,0],[3,4,5,2],[1,3,1,5]]
- 输出:
[[0,0,0,0],[0,4,5,0],[0,3,1,0]]
- 解释:第一行的
0
在第 0 列和第 3 列,因此第 0、3 列和第 0 行全部置零。
⚠️ 提示
m == matrix.length
n == matrix[0].length
1 <= m, n <= 200
-2³¹ <= matrix[i][j] <= 2³¹ - 1
💡 解法:哈希表标记法 —— O(mn) 时间,O(m + n) 空间
class Solution {
public void setZeroes(int[][] matrix) {
if (matrix == null || matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0) {
return;
}
int m = matrix.length;
int n = matrix[0].length;
Set<Integer> rowsToZero = new HashSet<>();
Set<Integer> colsToZero = new HashSet<>();
for (int i = 0; i < m; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (matrix[i][j] == 0) {
rowsToZero.add(i);
colsToZero.add(j);
}
}
}
for (int i = 0; i < m; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
if (rowsToZero.contains(i) || colsToZero.contains(j)) {
matrix[i][j] = 0;
}
}
}
}
}
📊 复杂度分析
- 时间复杂度:O(m × n)
- 第一次双重循环遍历矩阵:O(mn)
- 第二次双重循环置零:O(mn)
- 总体为线性时间。
- 空间复杂度:O(m + n)
- 使用两个
HashSet
:rowsToZero
最多存储m
个行号,colsToZero
最多存储n
个列号。 - 因此额外空间为 O(m + n)。
- 使用两个
🧩 解题思路
- 核心思想:先记录,再置零
- 不能边遍历边置零,否则会污染后续判断(把原本不是 0 的变成 0,导致错误扩散)。
- 正确做法:先扫描一遍,记录哪些行和列需要置零,然后再统一处理。
- 两步走策略: 步骤 1:收集信息
- 使用两个集合:
rowsToZero
:存储所有包含0
的行索引。colsToZero
:存储所有包含0
的列索引。
- 遍历整个矩阵,一旦发现
matrix[i][j] == 0
,就将i
加入行集合,j
加入列集合。
- 再次遍历整个矩阵。
- 对于每个位置
(i, j)
,如果i
在rowsToZero
中 或j
在colsToZero
中,则将其置为0
。
- 使用两个集合:
- 为什么需要两个集合?
- 因为一个
0
会影响一整行和一整列。 - 我们需要记住所有“被污染”的行和列,不能只记一个。
- 因为一个
- 举例说明:
对matrix = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]
:- Step 1: 发现
matrix[1][1] == 0
→rowsToZero = {1}
,colsToZero = {1}
- Step 2: 遍历所有位置,凡是行号为 1 或列号为 1 的都置 0 → 第 1 行和第 1 列全变 0 ✅
- Step 1: 发现
- 边界处理:
- 空矩阵或空行:直接返回。
- 没有
0
:集合为空,不进行任何置零操作。 - 全是
0
:所有行和列都会被记录,最终整个矩阵仍为0
。